インテリジェントマシンは、医療診断における人間よりも良い仕事をします

今までは、薬がされています 一流の 頻繁に 非常に有利な 職業選択。 我々が今持っているとしてではなく、近い将来に、私たちは、多くの医師が必要になりますか? 我々は今後10年間で大幅な医療失業を見に行くされていますか?

オーストラリア医師会NSW支部長であるサクソン・スミス博士は、 昨年末の報告書によると 彼は医師・イン・トレーニングや医学生から聞いた最も一般的な懸念があることを、「私は仕事を持っているのだろうか?」「何?医学の未来である」と。 答えは、彼は言った、彼を逃れるために続けています。

オーストラリア、イギリス、アメリカの大学が医学生を増やし続けるにつれて、明白な問題は、これらの新しい医師が将来どこで働くかということです。

私たちの高齢化に伴う医療専門家向けに拡張役割があるでしょうか? またはその後おそらく、現在の医師によって行われるロールの数を侵食する新技術の採用を強制的に可能性のある結果を、改善しながらコストを削減する圧力がありますか?

コストを引き下げます

世界中のすべての政府、患者と医師がいることを知っています 医療費は削減する必要があります。 私たちがより多くの人々を扱うならば。 いくつかは、患者にもっと払うように提案していますが、費用を負担しますが、費用を抑えることが必要なのは明らかです。


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の用法 人間の外科医を支援するための医療用ロボット これまでのところ、患者のアウトカムを改善し、手術費を削減しないために使用されています。 このロボット技術が成熟すると、コスト削減が後に行われる可能性があります。

医療診断分野では、多くの人々が大幅なコスト削減を見込み、 人間の医師の代わりに技術を使う.

これは、すでに一般的です 血液検査 & 遺伝子検査(ゲノミクス) 自動的に行われ、非常に機械によってコスト効率れます。 彼らは、血液検体を分析し、自動的にレポートを生成します。

検査は、ヘモグロビンレベル(血球数)と同じくらい簡単で、インスリンやグルコースレベルなどの糖尿病の検査まで行うことができます。 人の遺伝的なメイクを見るなど、はるかに複雑なテストにも使用できます。

良い例では、より多くのムンバイ、インドのThyrocareテクノロジーズ株式会社、あります 100,000診断テスト 毎日夕方に行われ、患者から採血された24時間内にレポートが届きました。

マシン対人間

機械が血液検査を読むことができる場合、他に何ができますか? 多くの医師はこの考えが気に入らないが、パターン認識を必要とするテストは最終的には 人間よりも

病変が癌またはず、組織サンプルであるかどうかを決定するために、感染、皮膚生検を診断するために血液検査:多くの疾患は、正確な疾患を確立するために、医師は、血液または組織のサンプルを見て病理診断を必要とします診断を行うために探して、外科医によって撮影されました。

これらの例はすべて、実際にはすべての病理学的診断は診断を決定するためにパターン認識を使用する医師によって行われる。

機械学習の一種である深いニューラルネットワークを使用して、人工知能技術が、これらの診断機を訓練するために使用することができます。 マシンは速い学び、我々は、単一のマシンについて話されていませんが、マシンのネットワークは、インターネットを介して世界的にリンクされ、改善し続けるために彼らのプールされたデータを使用して。

それは学ぶためにいくつかの時間がかかるだろう - - 一夜にしませんが、一度マシンだけ良くなっていきます訓練を受けました。 時間とともに、適切な訓練を受けたマシンは、あらゆる人間が今までとすることができるよりも、パターン認識に優れていることになります。

病理 今規模の経済に依存する数百万ドルの研究室の問題です。 訓練するために高校を出たから15年の周りにそれを取ります 病理学者 独立して機能する。 病理学者が今までと同じくらい良い年齢になるには、おそらく15年もかかるでしょう。

それから数年後、彼らは引退し、その知識と経験はすべて失われます。 確かに、もしその知識が将来の世代によって捕獲され、使用されるなら、それは良いでしょうか? ロボット病理学者は、それを行うことができます。

放射線医学、X線、それ以降

放射線検査は終わっを占めます 毎年恒例のメディケア支出のAUS $ 2億。 2013レポートでは、その2014-15期間において推定されました、 33,600,000の放射線検査 オーストラリアで行われます。 放射線科医は、これらのすべてを研究し、報告書を書く必要があります。

放射線医師は、平均して5年前と比べて、1日あたりの研究の数が7倍以上になっています。 これらのレポートは、病理学者によって書かれたレポートのように、パターン認識に基づいています。

現在、オーストラリアで行われた多くの放射線検査は、英国などの他の国の放射線科医によって行われています。 怪我をした患者の脳スキャンを読むために、オーストラリアの専門家に3amのベッドを出させるのではなく、画像を適切な時間帯に医師にデジタル送信して、ほぼ即座に報告することができます。

人間の放射線科医と最初に、そして最終的には代わりにX線を読むように機械を教えていたらどうでしょうか? 私たちはまだ人間を必要としますか? 放射線科医? 多分。 MRIやCTスキャンなどの改善されたイメージングは​​、放射線科医は外科医が今着手いくつかの手順を実行することができます。

診断用放射線学の分野は急速に拡大している。 この分野では、放射線科医は、出血血管などの状態を診断し、治療することができる。 これは、低侵襲技術を使用して行われ、ワイヤをより大きな血管に通して出血のポイントに達する。

だから、放射線科医は現在、血管や心臓外科医によって行われている手順を実行して終わる可能性があります。 ロボット支援手術の使用の増加は、これがない可能性が高いであることを意味します。

もっとたくさんのことがあります 皮膚病変を診断します、発疹または単にそれを見てより成長。 しかし、診断の多くは(再び、パターン認識)病変を認識し、皮膚科医に基づいています。

診断が不明のままであれば、いくつかの組織(生検)は、病理診断のための検査室に送られます。 我々はすでにマシンは後者を読むことができることを立証しました。 同じ原理は、皮膚病変の認識に適用されます。

認識され、学習されると、病変は再び認識することができるようになる。 高品質カメラを搭載した携帯電話は、学習機能を備えた他のデータベースと同様に、引き続き改善するグローバルデータベースにリンクすることができます。

もしそうなら、いつでも

これらの変更は一晩では発生しませんが、避けられません。 多くの医師はこれらの変化を脅威と見なしますが、グローバルな利益のチャンスはこれまでにないものです。

アフリカの赤道で撮影されたX線写真は、オーストラリアの卓越したセンターで撮影されたものと同じ信頼性で読み取ることができます。 感染性の発疹が電話にアップロードされ、瞬時に診断が行われる可能性があります。 多くの命が救われ、世界の貧困層への医療費は最小限に抑えられ、多くの場合無料です。

これが現実になるためには、マシンで動作するように専門家を取り、彼らが学ぶのを助けます。 人間が生活の中でほとんどの事を学ぶと同じように、最初は、マシンはより簡単なテストを行うように求められることがありますが、徐々に彼らが教えられます。

医療専門家は、変更のためにこれらの機会を把握する必要があり、今後の医療の仕事があるだろうどこに私たちの未来の若い医師は慎重に考える必要があります。 15年の医療雇用風景は、私たちが今日見るもののように見えるではないだろうことはほぼ確実です。

著者について会話

ロス・クローフォード、クイーンズランド工科大学の整形外科学教授、 クイーンズランド工科大学メディカルロボティクス、ポスト・ドクター・リサーチ・フェローAnjali Jaiprakash、クイーンズランド工科大学ロボティクス教授ジョナサン・ロバーツ

この記事は、最初に公開された 会話。 読む 原著.

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